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必要なスキル

データの準備

抽出、転送、読込み(ETL)処理を使用して、クエリするデータを準備します。

  • Sqoopを使用したMySQLデータベースからHDFSへのデータのインポート

  • Sqoopを使用したHDFSからMySQLデータベースへのデータのエクスポート

  • メタストア内のテーブル間でのデータ移動

  • 解析前の入力データの値、列、またはファイル形式の変換

データの構造化

データ定義言語(DDL)の文を使用し、HiveおよびImpalaで使用するためにメタストアで構造体を作成または変更します。

  • 各種データ型、区切り文字、およびファイル形式を使用したテーブルの作成

  • 既存のテーブルを使用した新規テーブルの作成によるスキーマ定義

  • メタストアでのパーティションテーブルの作成によるクエリ性能の向上

  • テーブルの変更による既存のスキーマの修正

  • クエリを簡素化するためのビューの作成

データ解析

HiveおよびImpalaでクエリ言語(QL)文を使用し、クラスタでデータを分析します。

  • 和集合やサブクエリを含むSELECTコマンドを使用したレポートの作成

  • クエリ時の合計や平均などの総統計の計算

  • 結合コマンドを使用した複数のデータソースに対するクエリの作成

  • 組み込み関数を使用したクエリ出力形式の変換

  • ウィンドウイング機能を使用した行グループ全体でのクエリの実行

試験の内容

独自の大規模データセットのあるお客様の問題が8~12問出題されます。CDHクラスタを使用して120分で解答してください。各問題について、全ての要件を満たす精度の高い技術ソリューションを実装してください。クラスタでツールまたはツールの組み合わせを使用できます(下の表を参照)。ジョブに適したツールを選んでください。与えられた時間内で問題を分析して最適なアプローチにたどり着くために十分な知識が必要です。制限時間内で試験監督の監督の下、やるべきことを把握し、稼動しているクラスタで実行する必要があります。

  • 設問数:CDH 5クラスタで実行する8~12件のパフォーマンスベースの(ハンズオン)タスク。クラスタ設定全体については以下を参照してください。

  • 制限時間:120分

  • 合格スコア:70%

  • 言語:英語

対象者

CCAデータアナリストは、SQL開発者、データアナリスト、ビジネスインテリジェンススペシャリスト、開発者、システムアーキテクト、およびデータベース管理者向けの認定試験です。受験に際しての条件は特にありません。

お勧めの試験準備

CCAデータアナリスト試験は、他者に差をつけ、高度なスキルを必要とする企業にとって価値の高い優れたSQL開発者を特定するために設立されました。この認定の合格を目指す方には、まず試験と方針が同じClouderaのデータアナリストトレーニングコースを受講することをお勧めします。

他に質問がある場合は、認定FAQをご確認ください。

受験方法とクラスタの情報

CCA159は、Clouderaテクノロジーを使用するハンズオン実技試験です。各受験者にはそれぞれCDH5(現在5.10.1)が提供されます。クラスタには、Spark、Impala、Crunch、Hive、Pig、Sqoop、Kafka、Flume、Kite、Hue、Oozie、DataFuなどが事前にロードされています(完全なリストを見る)。さらに、Python 2.7および3.4、Perl 5.16、Elephant Bird、Cascading 2.6、Brickhouse、Hive Swarm、Scala 2.11、Scalding、IDEA、Sublime、Eclipse、およびNetBeansも入っています。

試験中にオンラインで提供される資料

Cloudera 製品ドキュメント
Apache Hadoop
Apache Hive
Apache Impala (Incubating)
Apache Sqoop
Spark
Apache Crunch
Apache Pig
Kite SDK
Apache Avro
Apache Parquet
Cloudera HUE
Apache Oozie
Apache Flume
DataFu
JDK 7 API Docs
Python 2.7 ドキュメント
Python 3.4 ドキュメント
Scala ドキュメント

試験中利用できるのは、上記の資料、リンク、およびリソースだけです。Google/検索機能を含むその他の全てのウェブサイトは、無効化されています。メモなどの試験の補助教材も使用できません。

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